مهم ترین الگوریتم های یادگیری ماشین

بیزینس آکادمی: امروزه یادگیری ماشین یکی از فراگیرترین علم های موجود در دنیا به شمار می‌آید، دانشمندان با استفاده از ML توانسته‌اند، بسیاری از کارهای روزمره مارا به صورت اتوماتیک انجام دهند و دیگر برای انجام سخت‌ترین کارها دیگر نیازی به صرف نیروی انسانی نیست.

اما اگر ما نیز بخواهیم وارد دنیای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ شویم باید کدام الگوریتم های یادگیری ماشین را شروع کنیم؟

این سوالی بوده که بسیاری برنامه نویسان به هنگام شروع برنامه نویسی از خود می‌پرسند. به همین منظور ما نیز در این مطلب از سری مطالب بیزینس آکادمی اقدام به معرفی مهم‌ترین الگوریتم های یادگیری ماشین به همراه معرفی آنها کرده‌ایم.

10 الگوریتم یادگیری ماشین محبوب کدامند؟

در زیر لیستی از 15 الگوریتم معروف و رایج در یادگیری ماشین را خدمتتان معرفی کرده‌ایم.

• رگرسیون خطی
• رگرسیون لجستیک
• درخت تصمیم
• الگوریتم SVM
• Decision tree
• الگوریتم KNN
• K-means
• الگوریتم جنگل تصادفی
• الگوریتم های کاهش ابعاد
• الگوریتم تقویت گرادیان
• Cat Boost
• کاهش بعد
• DBSCAN
• الگوریتم AdaBoosting
• شبکه عصبی

انواع الگوریتم های یادگیری ماشین

به صورت کلی تمامی الگوریتم های یادگیری ML در حال حاضر به 4 دسته کلی طبقه بندی می‌شوند:

• تحت نظارت
• یادگیری بدون نظارت
• یادگیری نیمه نظارتی
• یادگیری تقویتی

یادگیری تحت نظارت

یادگیری تحت نظارت یکی از رویکردهای یادگیری ماشین بوده که در آن تمامی الگوریتم‌ها از داده‌های برچسب دار استفاده می‌کنند. در این فرآیند الگوریتم ها داده‌های ورودی را برچسب گذاری کرده و ارسال می‌کنند. به طور مثال سیستم اسپم جیمیل از این روش برای شناسایی اسپم بودن یا نبودن یک ایمیل استفاده می‌کند. برخی از الگورتیم‌هایی یادگیری ماشین که با استفاده از رویکرد تحت نظار کار می‌کنند.

1. درختان تصمیم
2. ماشین های بردار پشتیبانی
3. جنگل های تصادفی

این الگوریتم ها را می توان برای طبقه بندی، رگرسیون و کارهای پیش بینی سری های زمانی استفاده کرد. یادگیری تحت نظارت به طور گسترده در حوزه های مختلف، از جمله مراقبت های بهداشتی، مالی، بازاریابی و تشخیص تصویر، برای پیش بینی ها و به دست آوردن بینش های ارزشمند از داده ها استفاده می‌شود.

یادگیری بدون نظارت

در این رویکرد یادگیری ماشینی، الگوریتم ها داده های بدون برچسب را بدون برچسب های خروجی از پیش تعریف شده تجزیه و تحلیل می کنند. هدف از این رویکرد کشف الگوها، روابط، ساختار در داده‌ها و… است.

برخلاف یادگیری تحت نظارت، این رویکرد به صورت مستقل کار می‌کند و برای کشف الگوها از گروه بندی نقاط داده مشابه با یکدیگر کار می‌کنند. برخی از الگوریتم های یادگیری ماشین که با استفاده از رویکرد بدون نظار کار می‌کنند، عبارت‌اند از:

K-means

خوشه بندی سلسله مراتبی

روش‌های کاهش ابعاد مانند PCA و t-SNE

یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارت شده یک رویکرد یادگیری ترکیبی به حساب می‌آید. در این رویکر داده‌های برچسب دار و بدون برچسب را برای آموزش ترکیب می‌کنند و از داده‌های برچسب گذاری شده محدود و بزرگ تری برای بهبود فرآیند یادگیری استفاده می‌شود. ایده اصلی این بوده که داده ها بدون برچسب اطلاعات زمینه بیشتری را برای درک و عملکرد مدل فراهم کنند.

یادگیری نیمه نظارتی می‌تواند با استفاده از داده‌های بدون برچسب، محدودیت‌هایی که یادگیری نظارت شده تنها با تکیه بر داده‌های برچسب دار بدست می‌آورد را بسیار بهینه تر کند. از این رویکرد به ویژه در زماین استفاده می‌شود، که بدست آوردن تمامی داده‌های برچسب‌دار گران قیمت و وقت گیر باشد.

تکنیک‌های یادگیری نیمه‌نظارتی را می‌توان برای کارهای مختلفی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون و تشخیص ناهنجاری به کار برد، که به مدل‌ها اجازه می‌دهد پیش‌بینی‌های دقیق‌تری داشته باشند و در سناریوهای دنیای واقعی بهتر نتیجه بسیار واقعی‌تری دهند.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی یک الگوریتم یادگیری ماشین است که از نحوه یادگیری انسان با استفاده از آزمون و خطا الهام می‌گیرید. در این رویکرد یک عامل با یک محیط تعامل کرده و با استفاده از این تعامل شروع به یادگیری می‌کند. درنهایت الگوریتم ما با استفاده از پاداش و جریمه متوجه می‌شود، که کدام عملکرد درست بوده و برای انجام ماموریت خود باید چه کارهایی انجام دهد.

در بیشتر مواقع از این الگوریتم یادگیری در رباتیک، بازی‌سازی، سیستم‌های مستقل و موارد مشابه که برای انجام ماموریت نیاز به یادگیری است، استفاده می‌شود. این الگوریتم ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا از تجربیاتی که دارند یاد گرفته و با محیط‌های در حال تغییر سازگار شوند.

الگوریتم رگرسیون خطی

الگوریتم رگرسیون خطی یکی از معروف‌ترین و شناخته شده‌ترین الگوریتم‌هایی بوده که در یادگیری ماشین به کار می‌رود. فرض کنید شما مرتبا در حال مرتب سازی چندین تکه آهن بر اساس وزنشان هستید ولی به صورت دقیق نمی‌دانید که وزن هر آهن چقدر بوده و باید آن را حدس بزنید.

یعنی شما مقدار وزن هر قطعه را تنها بر اساس ظاهر آن حدس می‌زنید و بر اساس ویژگی‌های ظاهری شکل و اندازه این مقدار هارا در ذهنتان محاسبه کنید.

دقیقا الگوریتم رگرسوین خطی نیز بر همین اساس کار می‌کند و بر اساس معیارهایی که دارد می‌تواند اقدام به تشخیص اجسام و موارد دلخواه شما کند.

الگوریتم رگرسیون لجستیک

الگوریتم رگرسیون لجستیک درست به مانند رگرسیون خطی عمل می‌کند ولی با این تفاوت که عملکرد آن کمی متفاوت‌تر است. در اصل با استفاده از این الگوریتم شما می‌توانید احتمال وقوع هر رویدادی را بر اساس اطالاعات اولیه‌ای که دارید طراحی کنید.

البته این الگوریتم به صورت یک و صفر به شما پاسخ می‌دهد و از آنجایی که خروجی این الگوریتم بسیار ساده تر به نسبت رگرسیون خطی است، اهمیت تبدیل اطلاعات بسیار زیاد است.

کلام آخر

همانگونه که در این مطلب مشاهده کردید، الگوریتم های یادگیری ماشین از دسته بندی های مختلفی تشکیل شده و هر کدام از این دسته بندی‌ها کاربردهای خاص خود را دارند، به همین منظور معمولا توصیه می‌شود، قبل از ورود به دنیای هوش مصنوعی در ابتدا هدف خود را تعیین کنید و از یک مشاور برای این هدف راهنمایی بگیرید. در این صورت شما به راحتی می‌توانید در بهترین نقشه راه مخصوص خود قرار گرفته و درنهایت گمراه نشوید.